燕山大学数字信号处理仪表一班组三级项目报告

信号处理原理及应用三级项目报告书项目名称：基于matlab的语音信号处理班级: 仪表一班二组指导教师: 谢平日期: 2015/4/14摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。

本文通过我们学习的知识利用MATLAB对语音信号进行重新采样分析，（增加或降低采样频率），比较重新采样前后声音的变化，此外结合课内课外知识进行程序的编写实现特定的语音信号的转变，完成变声器的设计工作。

关键字：音频信号变采样变声器目录摘要 (2)一．课题名称 (4)１.１语音信号重新变采样 (4)１.2变声器的设计 (4)二．音频信号处理的研究背景及意义 (4)三．利用MATLAB对语音信号重新采样分析 (4)3.1时域采样定理 (4)3.2语音信号重新采样分析 (5)3.3采样定理分析 (7)四．变声器的设计 (10)4.1语音参数分析 (10)4.2变声器原理 (11)4.3设计方案及实现 (11)五．项目总结 (17)六．参考文献一、课题名称1.1语音信号重新变采样1.2变声器的设计二、音频信号处理的研究背景及意义音频信号处理是一项历史悠久研究广泛的课题，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一，语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。

同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。

虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。

三、MATLAB对语音信号采样分析3.1时域采样定理对连续信号进行等间隔采样形成采样信号，采样信号的频谱是原连续信号的频谱以采样频率为周期进行周期性的延拓形成的。

如果采样频率大于连续信号最高频率的2倍那么采样信号可以唯一的恢复出原连续信号，否则会造成采样信号中的频谱混叠现象，不可能无失真地恢复原连续信号。

3.2语音信号重新采样分析给定一段音频信号，已知信号默认的采样频率是22050HZ 下面用程序里的给出[y,fs]=wavread('C:\Users\Administrator\Des.wav'); 下图分别是默认采样频率的二分之一，和四分之一采样x 105原始信号波形(22050)时间幅度x 1054原始信号频谱(22050)时间幅度x 105原始信号波形(11025)时间幅度x 105原始信号频谱(11025)时间幅度x 105原始信号波形(5512)时间幅度x 105原始信号频谱(5512)时间幅度下图是以默认采样频率2倍和4倍的采样。

[y,fs]=wavread('C:\Users\Administrator\Des.wav'); sound(y,fs)pause(1) subplot(3,2,1);plot(y);title('原始信号波形(采样频率)'); xlabel('时间');ylabel('幅度'); subplot(3,2,2)Y=fft(y);plot(abs(Y));title('原始信号频谱(采样频率)'); xlabel('时间');ylabel('度'); y2=resample(y,2,1); sound(y2,fs/2) pause(1)subplot(3,2,3)；plot(y2);title('原始信号波形(采样频率)'); xlabel('时间');ylabel('幅度'); subplot(3,2,4) Y2=fft(y2); plot(abs(Y2))title('原始信号频谱(采样频率)');xlabel('时间');ylabel('幅度'); y3=resample(y,4,1); sound(y3,fs/4); pause(1)subplot(3,2,5); plot(y3)title('原始信号波形(采样频率)');xlabel('时间');ylabel('幅度'); subplot(3,2,6) Y3=fft(y3); plot(abs(Y3))title('原始信号频谱(采样频率)'); xlabel('时间');ylabel('幅度');x 105原始信号波形(22050)时间幅度x 1054原始信号频谱(22050)时间幅度x 106原始信号波形(44100)时间幅度x 1064原始信号频谱(44100)时间幅度x 106原始信号波形(88200)时间幅度x 1064原始信号频谱(88200)时间幅度3.3采样定理分析 3.3.1欠采样时间t (s)频率f (Hz)时间t (s)频率f (Hz)取样信号时间t (s)取样信号幅度频谱频率f (Hz)3.3.2临界采样时间t (s)频率f (Hz)由取样频率fs=120恢复后的信号时间t (s)频率f (Hz)时间t (s)取样信号幅度频谱频率f (Hz)3.3.3过采样时间t (s)频率f (Hz)时间t (s)频率f (Hz)时间t (s)5101520频率f (Hz)结论分析：我们可以看出只有过采样既采样频率大于连续信号最高频率的2倍，才可以唯一的恢复出原连续信号。

四、变声器的设计4.1语音参数分析人们讲话时发出的声音叫语音，音素是语音发音的最小单位。

任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素元音：声带振动，声道完全开放，气流顺利通过辅音：呼出的气流，声道受阻，克服受阻发声，声带振动为浊音，声带不振动为辅音共振峰、基音频率、声调、声速的关系基音周期与共振峰频率在宽带语谱图中的体现4.2变声器原理变声器就是通过改变输入语音的基频与共振峰频率两个参数，进而改变声音的音调，音速，使输出声音在感官上与原声音不同。

注意：在变声过程中，基频与共振峰频率必须是独立变化4.3设计方案及实现综合书本，网上例程，论文，共有三种语音处理方案①只改变速率或将频谱压缩，②基于重采样，时间规整原来数目，以原采样频率播放，即不变声速③精确测量基频与共振频，分别加以改变，变调且变速4.3.1方案一①流程图②程序实现[x1,fs]=wavread('抢地主男.wav');%读声音文件N=length(x);n=[0:N-1];X=fft(x); %读入音频傅里叶变换Fs=1*fs;T=1/Fs;f=n/N*Fs;%低通滤波器的设计fp1=1200;fs1=1500; %设定低通滤波器通带截止频率和阻带截止频率wp1=2*fp1/Fs;ws1=2*fs1/Fs;rp=1;as=100;[N1,wp1]=ellipord(wp1,ws1,rp,as); %计算低通滤波器阶数和通带边界频率[B,A]=ellip(N1,rp,as,wp1); %计算低通滤波器系统函数系数y1=filter(B,A,x1); %滤波器软件实现Y1=abs(fft(y1)); %低通滤波器设计与输出figure(2);subplot(2,1,1);t=n*T;plot(t,y1);title('滤波后的音频信号');xlabel('X');ylabel('Y');subplot(2,1,2);plot(f,abs(fft(y1)));title('滤波后的幅度谱');xlabel('X');ylabel('Y');%sound(y1,fs);[x1,fs]=wavread('抢地主男.wav');%变速处理sound(x1,fs);sound(x1,1.2*fs); %1.2倍语速播放sound(x1,0.8*fs); %0.8倍语速播放%变音调处理X=fft(x1);[X,f,n]=myfunction(x1,fs);subplot(2,2,1);plot(n,x1); title('原音频信号');subplot(2,2,2);plot(f,abs(X));title('原音频(男声)幅度谱') xaa=X';N=1000;pa=[zeros(1,N),xaa(1:10351),zeros(1,N)];pu=pa';x1=3*real(ifft(pu));[X1,fx,n]=myfunction(x1,fs);subplot(2,2,3);plot(n,x1);title('处理后的信号');subplot(2,2,4);plot(fx,abs(pu));title('处理后音频幅度谱'); pause(2)sound(x1,fs);③语音频谱分析男子话音的基频较低，女子的话音基频较高。

信号经过滤波器处理后，保留了有效的频率成分，一定程度上去除了干扰信号。

改变信号的基频可以实现语音的变调。

通过改变输出频率，可以实现声音的提速或减速播放。

4.3.2 重采样，时间规整法d=resample(x,p,q)重采样（改变样本数量）①基频②共振峰频消除关联性：时间规整，通过重叠叠加算法恢复原来数目，以原来采样频率播放，即不变声速基频移动(有偏移)程序代码：[x,ffs]=wavread('叫地主.wav');sound(x,ffs)d=resample(x,3,2);W=400;Wov=W/2;Kmax=W*2;Wsim=Wov;xdecim=8;kdecim=2;X=d';F=1.5;Ss =W-Wov;xpts = size(X,2);ypts = round(xpts / F);Y = zeros(1, ypts);xfwin = (1:Wov)/(Wov+1);ovix = (1-Wov):0;newix = 1:(W-Wov);simix = (1:xdecim:Wsim) - Wsim;padX = [zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov)];Y(1:Wsim) = X(1:Wsim);xabs = 0;lastxpos = 0;km = 0;for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W);xpos = F * ypos;kmpred = km + (xpos - lastxpos);lastxpos = xpos;if (kmpred <= Kmax)km = kmpred;elseysim = Y(ypos + simix);rxy = zeros(1, Kmax+1);rxx = zeros(1, Kmax+1);Kmin = 0;for k = Kmin:kdecim:Kmaxxsim = padX(Wsim + xpos + k + simix);rxx(k+1) = norm(xsim);rxy(k+1) = (ysim * xsim');endRxy = (rxx ~= 0).*rxy./(rxx+(rxx==0));km = min(find(Rxy == max(Rxy))-1);endxabs = xpos+km;Y(ypos+ovix) = ((1-xfwin).*Y(ypos+ovix)) +(xfwin.*padX(Wsim+xabs+ovix));Y(ypos+newix) = padX(Wsim+xabs+newix);pause(3)sound(Y,ffs)[X1,fx,n]=myfunction(x,fs);subplot(2,2,1);plot(n,x);title('输入的信号')subplot(2,2,2);plot(fx,abs(X1));title('输入的信号（女声）幅度谱')[Y1,yx,n]=myfunction(Y,ffs);subplot(2,2,3);plot(n,Y);title('处理后的信号');subplot(2,2,4);plot(fx,abs(Y1));title('处理后音频幅度谱');4.3.3方案三精确处理法①流程图②效果展示五、项目总结通过本次三级项目的研究，我们对我们要研究的课题基本得到了实现，首先对语音信号的变采样，通过录取的语音进行变采样分析，声音发生了不同变化，然后通过语音信号的处理我们实现了变声的设计工作，因为在讨论课期间已经完成了男生变老人与男生变小孩的工作，所以三级项目中我们主要进行的是男生变女生的任务。